AI Automation Engineer / AI Agent Developer
AI-агенты • AI Coding • автоматизация • CRM • аналитика бизнес-процессов
Мы ищем технически сильного специалиста, который сможет построить AI-инфраструктуру компании: от анализа существующих бизнес-процессов до разработки AI-агентов, их интеграции с CRM, телефонией, документами и другими системами.
Нам нужен не специалист, который просто умеет пользоваться ChatGPT, а человек, способный проектировать, программировать, интегрировать и запускать AI-решения в реальном бизнесе.
Что предстоит делать
Аудит бизнес-процессов
Изучить работу компании:
•отдел продаж
•работу менеджеров
•CRM
•звонки и переписки
•документооборот
•отчетность
•работу руководителей
•повторяющиеся ручные операции
Определить, какие процессы можно автоматизировать полностью, а какие — частично.
Для каждого решения оценивать: затраты на внедрение → экономию времени → сокращение ручной работы → финансовый эффект.
Разработка AI-агентов
Проектировать и создавать AI-агентов, способных самостоятельно выполнять бизнес-задачи. Например:
•AI Sales Agent — обрабатывает входящие обращения, квалифицирует клиента, отвечает на типовые вопросы, собирает информацию и передает клиента менеджеру либо запускает следующий этап процесса.
•AI CRM Agent — работает с amoCRM: анализирует сделки, контролирует заполнение карточек, выявляет просроченные задачи, потерянные лиды и отклонения в работе менеджеров.
•AI Call Quality Agent — получает записи телефонных разговоров → переводит речь в текст → анализирует разговор → проверяет соблюдение скрипта → выявляет ошибки → оценивает причины отказа → формирует рекомендации.
•AI Business Analyst — объединяет данные CRM, продаж, звонков и других источников и готовит управленческую аналитику.
•AI Supervisor — контролирует действия других AI-агентов, маршрутизирует задачи между ними и передает человеку ситуации, требующие решения сотрудника.
AI Coding
Самостоятельная разработка:
•Python / JavaScript / TypeScript
•API-интеграций
•Webhooks
•backend-сервисов
•баз данных
•автоматизаций
•AI pipelines
•RAG
•agent workflows
•внутренних AI-инструментов компании
Мы ожидаем, что кандидат способен не только собрать сценарий в no-code-сервисе, но и написать собственный код там, где готовых решений недостаточно.
Интеграции
Необходимо уметь связывать AI с существующей инфраструктурой компании: amoCRM ↔️ телефония ↔️ AI ↔️ мессенджеры ↔️ документы ↔️ базы данных ↔️ аналитика.
Возможные технологии: OpenAI API / другие LLM, Python, JavaScript / TypeScript, REST API, Webhooks, amoCRM API, n8n / Make, LangGraph / LangChain или аналоги, SQL / PostgreSQL, Vector DB, Speech-to-Text, RAG, Docker / Git.
Конкретный стек может отличаться. Для нас важнее способность кандидата самостоятельно выбрать архитектуру под задачу и объяснить свой выбор.
Основной результат работы
Мы хотим прийти к ситуации, когда руководитель может написать AI: «Проанализируй работу отдела продаж за последние 30 дней».
Система самостоятельно: CRM → получает сделки, Телефония → получает звонки, AI → анализирует разговоры, AI → анализирует менеджеров, AI → находит проблемные сделки, AI → определяет причины отказов, AI → сравнивает показатели, AI → формирует отчет.
И руководитель получает понятный результат: что происходит → почему → где проблема → что требует внимания.
Требования к кандидату
Нам важно увидеть реальные проекты.
На собеседовании необходимо показать минимум один AI-проект и объяснить:
•какую бизнес-задачу он решал
•архитектуру
•используемый стек
•какие API использовались
•как AI получал данные
•какие действия выполнял самостоятельно
•какие были ограничения
•какой бизнес-результат получили
Предпочтение специалистам с опытом разработки production AI-систем, AI-агентов и интеграций с CRM/API.
